class: inverse,left, middle background-image: url(data:image/png;base64,#background.png) background-size: cover <img src="data:image/png;base64,#LOGO_DIPLOMADO.png" width="500px"/> ##Módulo 3: Percepción remota, análisis masivo y Google Earth Engine ### Principios de la Percepción Remota satelital óptica Dr. Roberto O. Chávez <br> <a href="https://orcid.org/0000-0001-6782-3579"> ORCID </a><br> roberto.chavez@pucv.cl</a><br> .large[<b><a href="https://www.pucv.cl/uuaa/site/edic/base/port/labgrs.html">LabGRS</a> | Noviembre 2025</b>] <br> --- class: center,middle background-image: url(data:image/png;base64,#labgrs_logo.png) background-size: 35% --- ## Contenidos .pull-left[ 1) Principios de Percepción Remota Satelital Óptica. 2) Plataformas, sensores y resoluciones. 3) Geoportales y Plataformas de procesamiento. 4) Portales y productos satelitales. ] .pull-right[ <img src="data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/main/rstats-artwork/r_rollercoaster.png" width="650px"/> ] --- class: inverse middle <center> <span style="font-size:20pt;font-weight:bold"> FUNDAMENTOS DE PERCEPCIÓN REMOTA OPTICA </span></center> --- ## Principios de la Percepción Remota Satelital ### Fundamentos La Teledetección o Percepción Remota es la ciencia de **adquirir información sobre la superficie de la Tierra sin estar realmente en contacto con ella**. Esto se hace detectando y registrando la energía reflejada o emitida y procesando, analizando y aplicando esa información (Centro de Canadá para la Percepción Remota). En términos generales, se basa en tres procesos diferenciados: -- - La **captura de datos** (sin entrar en contacto directo con ellos - remoto) -- - La **transmisión** de estos (envío de datos desde el sensor a una estación receptora) y -- - El **análisis** de los mismos (descarga desde el portal y procesamiento por el usuario). --- ### La Percepción Remota <center><img src="data:image/png;base64,#ejemplo_sensores.jpg" width="750px" /> </center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Imagen LiDAR Dr. Kim Calders </span> ] --- ### Principios de la Percepción Remota Satelital Para poder estudiar remotamente los objetos, los sensores **miden energía electromagnética a diferentes longitudes de onda**. El principal emisor de energía es el **Sol**, que envía todas las longitudes de onda a la tierra. Estas atraviesan la atmósfera, interactúan con los objetos sobre la tierra, son devueltas a nuevamente a la atmósfera, hasta que llegan al espacio extra-atmosférico donde se encuentra el sensor satelital. Por otra parte, objetos sobre la Tierra re-emiten energía en longitudes de onda de la región termal. Esta interacción, o flujo, puede ser de tres tipos: - **Radiación solar reflejada** por los objetos (principalmente luz visible e infrarrojo reflejado). - **Radiación terrestre emitida** por los objetos (infrarrojo térmico). - **Radiación emitida por algunos tipos de sensores y reflejada por los objetos** (radar). --- <center> <img src="data:image/png;base64,#IMG_3174.jpg" width="900px" /> </center> --- <center> <img src="data:image/png;base64,#IMG_3174_2.jpg" width="900px" /> </center> --- ### Energía electromagnética <center> <img src="data:image/png;base64,#onda_proton_cortada.png" width="900px" /> </center> --- ### Caracteristicas de las logitudes de onda <center><img src="data:image/png;base64,#ondas.jpg" width="800px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: Wikimedia Commons </span> ] --- ### Comportamiento del flujo energético con la atmósfera La energía electromagnética interactúa con diferentes elementos presentes en la atmósfera, y la superficie de la tierra, generando diferentes comportamientos en el flujo energético: .pull-left[ - **Reflexión** - **Transmisión** - **Absorción** ] .pull-right[ <center><img src="data:image/png;base64,#interaccion_luz.png" width="300px"/></center> ] .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: editado de NASA (2010) </span> ] --- <center> <img src="data:image/png;base64,#Screenshot_1.jpg" width="900px" /> </center> --- <center> <img src="data:image/png;base64,#Screenshot_2.jpg" width="900px" /> </center> --- ### Firma o signatura espectral <center><img src="data:image/png;base64,#Firma1.png" width="1050px"/></center> --- ### Firma o signatura espectral <center><img src="data:image/png;base64,#Firma2.png" width=700px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> NASA image, using data from the USGS Spectroscopy Lab (Minerals by Robert Simmon)</span> ] --- ### Firma o signatura espectral <center><img src="data:image/png;base64,#measurment.png" width=900px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> 2023 Humboldt-Universität zu Berlin. Department of Geography</span> ] --- class: inverse middle <center> <span style="font-size:20pt;font-weight:bold"> PLATAFORMAS Y SENSORES </span> </center> --- ### Plataformas <center><img src="data:image/png;base64,#imagen16.jpg" width="900px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> lustración Yamazaki F. & Liu W. Remote sensing technologies for Post-Earthquake damage assessment (2016). </span> ] --- class: center,middle background-image: url(data:image/png;base64,#landsat.png) background-size: 90% background-color: black --- class: center,middle background-image: url(data:image/png;base64,#sentinel.png) background-size: 90% background-color: black --- class: center,middle background-image: url(data:image/png;base64,#spot.jpg) background-size: 100% background-color: black --- class: inverse middle <center> <span style="font-size:20pt;font-weight:bold"> SENSORES </span> </center> --- ### Sensores Pasivos <center><img src="data:image/png;base64,#gif_sensores_pasivos.gif" width="800px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: ESA </span> ] --- ### Sensores Activos <center><img src="data:image/png;base64,#gif_sensores_activos.gif" width="800px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: ESA </span> ] --- ### Sensores Finalmente, debemos tener en cuenta que ambos tipos de sensores monitorean regiones muy diferentes del espectro electromagnético. Como se puede ver en la siguiente ilustración, el gráfico de arriba muestra lo que se conoce como **"ventanas atmosféricas"**. <center><img src="data:image/png;base64,#imagen19.png" width="600px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Editado por: LabGRS </span> ] --- ### Sensores <center><img src="data:image/png;base64,#activpass.jpg" width="800px"/></center> --- class: inverse middle <center> <span style="font-size:20pt;font-weight:bold"> RESOLUCIONES </span> </center> --- ### Resolución Espacial <center><img src="data:image/png;base64,#imagen20.jpg" width="800px"/></center> --- ### Resolución Espacial: Geometría Aeroespacial <center><img src="data:image/png;base64,#swat.jpg" width="1000px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Izq. Wageningen University | Der. LabGRS </span> ] --- ### Resolución Espacial: Geometría Aeroespacial <center><img src="data:image/png;base64,#imagen262.jpg" width="700px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: NASA </span> ] --- ### Resolución Temporal <center><img src="data:image/png;base64,#th.jpg" width="400px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: National Wildfire Coordinating Group / Quien corresponda </span> ] --- ### Resolución Temporal: Geometría Aeroespacial <center><img src="data:image/png;base64,#orbita.jpg" width="900px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: Salvador Hernandez </span> ] --- ### Resolución Temporal: tiempo de revisita (whiskbroom & pushbroom) <center><img src="data:image/png;base64,#SCANNER.jpg" width="900px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> NASA </span> ] --- ### Resolución Espectral <center><img src="data:image/png;base64,#imagen28.jpg" width="900px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> NASA (2019) </span> ] --- ### Resolución Espectral: Multiespectral vs Hiperespectral <center><img src="data:image/png;base64,#multihiper.jpg" width="800px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Izq. Edmunf Optics Worldwide | Der. Open Geo Spatial </span> ] --- ### Resolución Espectral: Landsat Next <center><img src="data:image/png;base64,#Landsat_Next.jpg" width="900px"/></center> --- ### Resolución Radiométrica <center><img src="data:image/png;base64,#radiometrica.jpg" width="900px"/></center> --- ### Comparación entre algunos satelites comerciales y no comerciales <center><img src="data:image/png;base64,#comparacion_2.png" width="1050px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Precio de referencia <a href="https://apollomapping.com/"> Apollo Mapping Imagery </a> (2022) ] --- class: inverse middle <center> <span style="font-size:20pt;font-weight:bold"> PORTALES Y PRODUCTOS SATELITALES </span> </center> --- ### Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) .pull-left[ <center><img src="data:image/png;base64,#imagen36.jpg" width="400px"/></center> ] .pull-right[ En la actualidad, ante la necesidad de espacialización de la información territorial, así como también de su accesibilidad, es que se han creado plataformas digitales donde es posible visualizar, consultar y en algunos casos descargar información espacial oficial. Estas plataformas de datos espaciales se entienden como sistemas e involucran un conjunto de componentes que van más allá del simple dato. Internacionalmente se define como un “Sistema compuesto por políticas, normas jurídicas y técnicas; especificaciones y estándares; tecnologías; instituciones y recursos humanos, destinados a facilitar y optimizar la generación, el acceso, el uso, el intercambio, integración y disponibilidad de la información, productos y servicios geoespaciales” (IDE Chile. 2018). ] --- ### Geoportales <center><img src="data:image/png;base64,#imagen35.jpg" width="900px"/></center> --- ### Geoportales Los datos geoespaciales también se pueden ofrecer a través de internet mediante una página web. El proceso de diseñar, aplicar, generar y visualizar (en cualquier plataforma) estos datos en la web se conoce como web mapping. Algunas ventajas de los geoportales son: -- - **No es necesario manejar un software SIG**: El usuario no necesita un software SIG específico, ya que la información se representa a través de un visualizador de mapas en una página web. -- - **Perfil**: Destinado a un perfil de usuario menos técnico. -- - **Información Espacial**: La información espacial disponible generalmente está actualizada o incluso es posible de encontrarla en tiempo real. -- - **Interoperabilidad**: Combinación de diferentes elementos SIG y conexión con otras bases de datos. --- ### Productos Satelitales: Nivel de Procesamiento Los Geoportales nos brindan productos satelitales en diferentes niveles de procesamiento que van desde las imágenes en bruto hasta productos derivados. - **Nivel 0**: Datos brutos sin ningún tipo de procesamiento. - **Nivel 1A**: Datos sin procesar a resolución completa, se incorpora su referencia temporal y datos auxiliares. Se incluyen los coeficientes de calibración geométrica, radiométricas y parámetros de georreferenciación (dar ubicación correcta en el espacio, XY) que fueron calculados y agregados pero no aplicados a datos de Nivel 0. - **Nivel 1B**: Datos de Nivel 1A que se han procesado en unidades de sensor (no todos los instrumentos tienen datos de origen de nivel 1B). - **Nivel 1C**: Datos de Nivel 1B que han sido re-muestreados espacialmente. --- ### Productos Satelitales: Nivel de Procesamiento - **Nivel 2**: Variables geofísicas con la misma resolución y localización de los datos de Nivel 1. Aquí encontramos los productos con correcciones atmosféricas. - **Nivel 3**: Variables mapeadas a escalas uniformes con reconstrucción de datos perdidos y mayor consistencia debido a la implementación de mediciones y calibraciones en terreno. No todas las imágenes satelitales tienen este nivel. - **Nivel 4**: Resultados de salidas de análisis de los datos, como por ejemplo mapas de coberturas de usos de suelos o máscaras de cuerpos de agua o nieve. También corresponden a este nivel algunos modelos hidrológicos, climáticos u oceanográficos que sean obtenidos a partir de imágenes de algunos de los niveles anteriores. Estos niveles pueden variar dependiendo de la naturaleza del sensor y los productos derivados de los mismos. En algunos casos, se pueden generar intermedios en cualquiera de los niveles generales según las necesidades y mejoras producidas en el tiempo. --- ### Productos Satelitales: Nomenclatura de los archivos .left-column[ Es importante leer los manuales de los productos que estamos descargando. La falta de conocimiento puede inducir a procesamientos equivocados y entrega de información errónea. Dentro de estos manuales podemos encontrar información técnica del sensor y las imágenes. ] .right-column[ <center><img src="data:image/png;base64,#imagen37.png" width="700px"/></center> ] --- ### Productos Satelitales: Nomenclatura de los archivos .pull-left[ Landsat 8 Nivel 2 <center><img src="data:image/png;base64,#imagen38.png" width="500px"/></center> ] .pull-right[ Sentinel 2 Nivel 1 <center><img src="data:image/png;base64,#imagen39.png" width="500px"/></center> ] --- ### Productos Satelitales: Estructura de los archivos <center><img src="data:image/png;base64,#imagen40.jpg" width="700px"/></center> .footnote[ <span style="font-size:9pt"> Ilustración: LabGRS </span> ] --- ### Productos Satelitales: Extensión de los archivos Las imágenes digitales utilizadas en la percepción remota óptica pueden venir en diversos formatos. Las extensiones más comunes son: -- - **GeoTIFF** (Geographical Tagged Image File Format). Fuente de datos en formato Tiff, con la particularidad de que es <u>capaz de almacenar información de referencia espacial</u>. Ejemplo: Landsat 5, Landsat 7 y Landsat 8. -- - **GMLJP2** (Geographic Markup Language JPEG2000). Muy parecido al formato JPEG pero con <u>mayores beneficios a la hora de comprensión de los datos</u> sin perder información o calidad. Ejemplo: Sentinel 2A, Sentinel 2B. --- ### Productos satelitales: Extensión de los archivos - **NetCDF** (Network Common Data Form). Fuente de datos creada para el almacenamiento de información científica en varias dimensiones. Esta fuente de información se asocia principalmente a datos de tipos climáticos o productos satelitales. Su <u>gran capacidad de información</u> la hacen muy útil para compartir grandes volúmenes de información. Ejemplo: CR2MET, CCI Soil Moisture, Ocean Color. -- - **HDF** (Hierarchical Data Format). Al igual que el NetCDF, son fuentes creadas para almacenar <u>grandes volúmenes de información</u> científica espacial. Ejemplo: Terra/Aqua MODIS. --- ### Metadatos de una imagen .pull-left[ <center><img src="data:image/png;base64,#metadato.jpg" width="700px"/></center> ] .pull-right[ Elementos más importantes que podemos reconocer: - Origen de la imagen, fecha y hora - ID del producto - Nivel de procesamiento - Bandas espectrales - Bandas QA - Bandas de información auxiliar - Tipo de dato por banda - Sensor(es) - Escena (posición) - Azimut del sol - Elevación del sol - Distancia al sol - Datos de proyección - Factores de escala y constantes ] --- ### Síntesis En síntesis, podemos resumir de esta unidad que: -- - La **percepción remota** estudia la **interacción** entre la **luz** (energía electromagnética) emitida por un cuerpo (principalmente el sol) y los **objetos sobre la Tierra**. -- - Las diferentes regiones del espectro electromagnético interactúan con cuerpos cuyas dimensiones son **similares a su longitud de onda**. -- - Las **plataformas son los sistemas que albergan los sensores**. Estos pueden ser terrestres, aéreos o espaciales. -- - Los sensores pueden ser **Pasivos** (si registran la interacción entre la energía emitida por el sol y los objetos en la superficie) y los **Activos** (que emiten su propio pulso energético y registran la interacción de dicho pulso con los objetos sobre la superficie). -- - Debido a características propias de los sensores y las plataformas, las características principales de las imágenes satelitales las podemos reconocer como **resoluciones**: espacial, temporal, espectral y radiométrica. --- ## Bibliografía CCRS (2019). Canada Centre of Remote Sensing. Disponible en: https://www.nrcan.gc.ca/science-and-data/research-centres-and-labs/canada-centre-remote-sensing/21749 Chuvieco, Emilio (2010). Teledeteccion Ambiental. La Observacion de la Tierra Desde el Espacio. IDE Chile (2018) Infraestructura de datos espaciales de Chile. Disponible en: http://www.ide.cl Jia, Xiuping (2006). Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. 10.1007/3-540-29711-1. Viera-Gonzalez, Perla (2014). Estudio del acoplamiento de un colector solar con fibras ópticas plásticas para la iluminación de interiores. Yamazaki, F. & Liu, Wen. (2016). Remote Sensing technologies for post-earthquake dama assessment: A case study on the 2016 Kumamoto earthquake. --- class: inverse middle 